package simple;

import java.util.PriorityQueue;

/**
 * <a href="https://leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-a-stream/">703. 数据流中的第 K 大元素</a>
 * 设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
 * 请实现 KthLargest 类：
 *   KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
 *   int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
 * 示例：
 *   输入：
 *     ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
 *     [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
 *   输出：
 *     [null, 4, 5, 5, 8, 8]
 *   解释：
 *     KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
 *     kthLargest.add(3);   // return 4
 *     kthLargest.add(5);   // return 5
 *     kthLargest.add(10);  // return 5
 *     kthLargest.add(9);   // return 8
 *     kthLargest.add(4);   // return 8
 * 提示：
 *   1 <= k <= 10^4
 *   0 <= nums.length <= 10^4
 *   -10^4 <= nums[i] <= 10^4
 *   -10^4 <= val <= 10^4
 *   最多调用 add 方法 10^4 次
 *   题目数据保证，在查找第 k 大元素时，数组中至少有 k 个元素
 * @author 刘学松
 * @date 2023-06-21 9:28
 */
public class 数据流中的第K大元素 {

    static class KthLargest {
        PriorityQueue<Integer> queue;
        int k;
        public KthLargest(int k, int[] nums) {
            queue = new PriorityQueue<>();
            this.k = k;
            for (int num : nums) {
                add(num);
            }
        }

        public int add(int val) {
            queue.offer(val);
            if (queue.size() > k) {
                queue.poll();
            }
            return queue.peek();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        KthLargest kthLargest = new KthLargest(2, new int[]{4,5,8,2});
        System.out.println(kthLargest.queue);
        kthLargest.add(3);
        System.out.println(kthLargest.queue);
        kthLargest.add(5);
        System.out.println(kthLargest.queue);
        kthLargest.add(10);
        System.out.println(kthLargest.queue);
        kthLargest.add(9);
        System.out.println(kthLargest.queue);
        kthLargest.add(4);
        System.out.println(kthLargest.queue);
        kthLargest.add(6);
        System.out.println(kthLargest.queue);
    }
}
